本文介绍激光雷达和相机融合的两种方法: 前融合:融合原始数据(点云和像素/目标框)。 后融合:融合目标框。 1 前融合 前融合一般指融合原始数据,最容易、最普遍的方式是将点云投影到图像。然后检查点云是否属于图像中检测的2D目标框。流程如下: 1.1 点云投影 三步: 将3D激光雷达点转换为齐次坐标 将点云...
NeurIPS'24开源 | AlterMOMA:完美融合相机-激光雷达,全部感知任务SOTA! 1. 摘要 相机-激光雷达融合模型显著增强了自动驾驶中的感知性能。融合机制利用了每种模式的优势,同时最大限度地减少了它们的缺点。此外,在实践中,相机-激光雷达融合模型利用预先训练的主干进行有效训练。然而,我们认为,由于融合机制的性质,直接将...
初步得出以下结论：1)深度相机为主的多传感器融合方案是目前主流视觉技术路线；2)激光雷达是极具潜力的“机器人/狗之眼”，目前搭载率高达50+%；3)国内外头部厂商宇树科技、智元机器人、云深处科技、波士顿动力、ANYbotics旗下机器人/狗SKU激光雷达搭载率高于均值。
开发了一种终身特征(LLF)算法,该算法可以融合来自相机和具有不同FOV的2D激光雷达的数据。 3、方法 3.1、3D特征投影 相机数据像素和2D-激光雷达点云(PCL)使用来自两个传感器的相同点数据通过最小二乘问题进行优化 优化后旋转矩阵和过渡向量计算。使用旋转矩阵和过渡矢量,将相机特征点投影到二维激光雷达平面上。 3.2、...
1. 前融合 前融合一般指融合原始数据,最容易、最普遍的方式是将点云投影到图像。然后检查点云是否属于图像中检测的2D目标框。流程如下: 1.1 点云投影 三步: 将3D激光雷达点转换为齐次坐标 将点云变换到图像坐标系(LiDAR-Camera外参) 透视投影到图像平面 (相机内参) ...
激光雷达技术能够提供高精度的距离和三维点云数据,而相机技术则能够提供丰富的颜色和纹理信息。将这两种不同类型的数据进行融合,可以更全面地感知环境,进而实现更准确、鲁棒的目标识别与定位。 相较于单一的传感器,激光雷达与相机融合算法具有以下优势。首先,通过融合两种传感器的数据,可以综合利用它们各自的优点,如激光...
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这激光雷达相机融合呢,就像是把两个超厉害的小伙伴拉到一起合作。激光雷达就像是一个超级精确的测量小能手,它可以发射激光束,然后根据激光反射回来的时间啊,距离啊之类的,就能知道周围物体的位置、形状等信息。而相机呢,就像是一个超级画家,它可以把周围的景象拍下来,让我们看到颜色啊、纹理这些超级丰富的东西。 那...
模态间的相似特征提取,加上后续融合模块对特征的选择性利用,在相机与激光雷达融合模型中引入了冗余。因此,相似的特征及其相关参数可以在模态间分为两类:一类是对融合和后续任务头有贡献的特征(即融合贡献特征),另一类是冗余的特征(即融合冗余特征)。在本节中,我们提出了剪枝框架AlterMOMA,该框架交替地对相机和激光雷...
激光雷达和视觉相机融合具有以下优点：1. 提高感知精度：激光雷达和视觉相机分别获取周围环境的点云数据和图像数据，通过融合可以获得更丰富的环境信息，提高感知精度。2. 增强环境适应性：激光雷达受光照条件影响较小，而视觉相机在光照变化大时可能会失效。融合两者可以相互补充，增强环境适应性。3. 提高目标检测能力：...